Chevron Left
Zurück zu Прикладные задачи анализа данных

Kursteilnehmer-Bewertung und -Feedback für Прикладные задачи анализа данных von Moscow Institute of Physics and Technology

4.4
Sterne
703 Bewertungen
107 Bewertungen

Über den Kurs

Методы машинного обучения — будь то алгоритмы классификации или регрессии, методы кластеризации или алгоритмы понижения размерности — применяются к подготовленным данным с вычисленными признаками для решения уже сформулированной задачи. Однако специалисты по анализу данных редко оказываются в такой идеальной ситуации. Обычно перед ними ставят задачи, которые нуждаются в уточнении формулировки, выборе метрики качества и протокола тестирования итоговой модели. Данные, с которыми нужно работать, часто представлены в непригодном виде: они зашумлены, содержат ошибки и выбросы, хранятся в неудобном формате и т. д. В этом курсе мы разберем прикладные задачи из различных областей анализа данных: анализ текста и информационный поиск, коллаборативная фильтрация и рекомендательные системы, бизнес-аналитика, прогнозирование временных рядов. На их примере вы узнаете, как извлекать признаки из разнородных данных, какие при этом возникают проблемы и как их решать. Вы научитесь сводить задачу заказчика к формальной постановке задачи машинного обучения и поймёте, как проверять качество построенной модели на исторических данных и в онлайн-эксперименте. На каждой задаче мы изучим плюсы и минусы пройденных алгоритмов машинного обучения. Прослушав этот курс, вы познакомитесь с распространенными типами прикладных задач и будете понимать схемы их решения. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

Top-Bewertungen

KV
8. Juli 2017

Курс интересен тем, что в нем рассматриваются примеры реальных задач, которые решаются в индустрии. Но мне он показался слишком простым по сравнению с 2,3 и 4 курсами. Можно усложнить его немного :)

PK
23. Mai 2018

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

Filtern nach:

101 - 105 von 105 Bewertungen für Прикладные задачи анализа данных

von Sergey A

22. Aug. 2017

Вторая неделя в части урока про машинное зрение ужасна. Поверхностные обзорные лекции неадекватные объему и сложности предметной области.

von Ryzhikov N

6. Aug. 2017

Последняя неделя это полный *****.

Тесты с тремя вопросами и странными вариантами просто вымораживают. Курс бросили на середине.

von Рядовиков А В

9. Nov. 2018

побольше бы ссылок на исследования врем рядов (я пока на 1й неделе)

von Мельникова Е А

28. Juni 2019

Вторая неделя заставила просто отписаться от курса.

Отвратительно.

von Михаил

7. Dez. 2017

Самый мутный и бестолковый курс во всей специализации